보고 대시보드에 변화를 주기 위한 6가지 팁

공동 저자인 Chip Heath와 Karla Starr는 새 책 'Making Numbers Count'에서 우리의 두뇌가 큰 수를 쉽게 이해하도록 진화하지 않았다고 설명합니다.

우리는 XNUMX개 이하와 같이 소량에 대한 본능만 가지고 있습니다.

그 외에는 "제비"에 대한 모호한 개념일 뿐입니다.

그러나 매일 2.5바이트의 데이터가 생성되기 때문에 보고에서 0에서 5까지의 숫자만 처리하는 것은 우리에게 없는 사치입니다.

데이터 시각화는 많은 양의 데이터를 변환하고 비교하는 역할을 하지만 오늘날 대부분의 보고 대시보드는 여전히 1990년대 웹 사이트와 같습니다.

우리는 그것들을 참았지만 그것들은 추하고 끔찍했으며 우리는 신용 카드로 그들을 신뢰하지 않을 것입니다.

너무 복잡하거나 이해하기 어려운 대시보드인 비전략적 보고서는 고객과 이해 관계자가 데이터를 이해하고 현명한 조치를 취하는 것을 어렵게 만듭니다.

이러한 투박한 대시보드를 유용한 분석으로 바꾸는 방법은 다음과 같습니다.

1. 목적 없는 차트 없애기

대시보드의 모든 차트가 여기에 있을 자격이 있는 것은 아닙니다.

XNUMX월 평균 CPC의 일일 이탈을 보여주는 꺾은선형 차트작성자가 만든 이미지, 2022년 XNUMX월

불필요한 차트는 주의를 산만하게 하고 중요한 그래프로 주의를 끌기 위해 경쟁합니다.

그들은 또한 회의를 방해하여 고객이 본질적인 것보다 세세한 부분과 자연스러운 변화에 집중하도록 격려할 수 있습니다.

모든 데이터 분류가 유용한 것은 아닙니다. 일부는 쓸모없고 일부는 유용하지 않습니다.

다음을 수행하지 않는 모든 항목을 제거하여 각 차트가 대시보드에서 제자리를 찾을 수 있도록 합니다.

  • 목표에 다시 연결하십시오.
  • 컨텍스트를 제공합니다.
  • 이해를 돕습니다.

2. "불필요한 잉크" 제거

통계학자이자 데이터 시각화의 선구자인 Edward Tufte는 다음과 같이 설명합니다.

"...어수선함과 혼란은 정보의 속성이 아니라 설계의 실패입니다."

Tuft는 "데이터 잉크 비율"을 도입했는데, 이는 필수 요소만 남을 때까지 차트에서 모든 장식용 또는 추가 "잉크"를 제거하도록 지시합니다.

장식 배경색이 있는 차트와 막대만 있는 차트를 나란히 비교작성자가 만든 이미지, 2022년 XNUMX월

다음을 최소화하거나 제거하여 데이터 잉크 비율을 개선하십시오.

  • 모든 경사 또는 3D 효과.
  • 격자 선.
  • 중복 차트 범례.
  • 차트 테두리와 그림자.
  • 배경색이 채워집니다.

테이블은 본질적으로 사용 중이어서 많은 데이터를 한 번에 표시합니다.

표를 읽기 쉽게 하려면:

  • 페이지 매김 및 행 번호를 제거합니다.
  • 압축된 숫자를 사용합니다(12 대신 12,000,000M).
  • 열 너비를 확장하거나 텍스트를 줄바꿈하여 잘림("...")을 제거합니다.
  • 소수를 제거합니다(숫자가 >1인 경우).
    낮은 데이터 잉크 대 높은 데이터 잉크작성자가 만든 이미지, 2022년 XNUMX월

공백을 도입하고 차트 정크를 제거하면 보고서가 더 명확한 이야기를 전달합니다.

3. 오해의 소지가 있는 축 수정

때때로 차트는 의도적으로 오해의 소지가 있어 헤드라인을 장식하게 됩니다.

다양한 기준으로 정렬된 작업 차트작성자가 만든 이미지, 2022년 XNUMX월

하지만 오도하는 차트가 의도하지 않게 그렇게 하는 경우가 더 많습니다.

일반적인 데이터 시각화 실수를 찾고 수정하는 방법은 다음과 같습니다.

일반적인 실수 중 하나는 y축이 0에서 시작하지 않는 "잘린 그래프"를 사용하는 것입니다.

잘린 그래프는 너무 일반적이어서 Google 데이터 스튜디오는 일부 차트 옵션에서 기본적으로 이를 사용합니다.

이에 대한 수정은 간단합니다.

"축 최소값"을 자동에서 XNUMX으로 설정하기만 하면 됩니다.

0이 아닌 y축이 0으로 수정된 차트작성자가 만든 이미지, 2022년 XNUMX월 

덜 일반적이지만 차트의 최대값이 부적절할 수 있습니다.

이것은 이전 데이터 세트를 기반으로 최대 축을 하드코딩했는데 다른 데이터 범위를 사용할 때 업데이트하는 것을 잊었을 때 발생할 수 있습니다.

또한 매우 쉬운 수정.

또 다른 문제는 차트에 "로그 스케일"을 사용하는 것입니다.

차트가 특정 방식으로 보이도록 하려고 했지만 다른 방법이 작동하지 않으면 더 나은 시각화를 위해 로그 척도로 전환했을 수 있습니다.

당신이 진정으로 로그 데이터로 작업하지 않는 한, 그것은 괜찮지 않습니다.

다시 선형으로 변경합니다.

4. 잘못된 차트 선택 수정

차트 선택은 축을 바꾸는 것만큼 쉽지 않습니다. 그러나 틀림없이 더 중요하고 잘못되기 쉽습니다.

캠페인 전환율작성자가 만든 이미지, 2022년 XNUMX월

차트 선택 가이드를 사용하려고 시도했는데 데이터가 명목형인지 범주형인지 묻는 질문만 받은 적이 있습니까?

데이터 시각화에 능숙하지 않다면 괜찮아 보이는 것을 찾을 때까지 시행착오를 계속하는 것이 더 쉬울 수 있습니다.

차트 선택의 마케터 집중 과정

이것은 완전한 가이드는 아니지만 많은 대시보드 실수를 다룹니다.

  • 스코어카드 사용 큰 KPI를 위해, 동일한 데이터가 보고서의 테이블 및 기타 그래프에 있더라도 가장 중요한 것을 강조합니다.
  • 꺾은선형 차트를 사용하여 시간 경과에 따른 추세 표시. x축이 시계열(연속 데이터)이 아닌 경우 꺾은선형 차트를 사용하지 마십시오.
  • 전체 구성을 표시하려면 원형/도넛형 차트만 사용하십시오., 이상적으로는 XNUMX개 이하의 범주가 있습니다. 구성의 변화를 보여주기 위해 파이 차트를 서로 비교해야 합니까? 다른 차트 유형이 필요할 수 있습니다. 누적 막대 차트가 좋은 선택이 될 수 있습니다.
  • 지도 차트는 여러 지역의 데이터를 시각화하는 좋은 방법입니다., 고객이 좋아하는 것 같습니다. 그러나 일반적으로 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되지 않는 인구 데이터를 매핑하는 것이 아님을 확인하십시오.
  • 막대 차트는 단일 측정항목에 대한 카테고리 실적을 비교하는 데 적합합니다.. (캠페인, 랜딩 페이지 등) 판매를 생각해보세요.
다양한 차트 스타일작성자가 만든 이미지, 2022년 XNUMX월

5. 대비 추가

차트에서 "불필요한 잉크"를 제거하면 올바른 방향으로 나아갈 수 있습니다.

이 다음 단계는 독자의 주의를 집중시키고 차트를 훨씬 더 쉽게 해석할 수 있도록 하는 "필요한 잉크"를 레이어링하는 것입니다.

이 세 차트는 모두 동일한 데이터 세트를 사용합니다.

강조를 위해 가중치가 다른 선이 있는 동일한 데이터의 차트 3개작성자가 만든 이미지, 2022년 XNUMX월

차트 A는 초점이 없고 "시끄러운" 느낌이 듭니다.

차트 B와 C는 한 줄에 주의를 끌기 위해 선 굵기와 색상을 다양하게 합니다.

차트 B와 C의 실제 측정항목이나 측정기준을 알지 못하더라도 어디에 초점을 맞춰야 하는지 즉시 알 수 있습니다.

이것은 우리의 두뇌가 무의식 수준에서 즉시 처리하는 "사전 주의 속성"을 사용하는 예입니다.

요점을 강조하고 싶을 때 다음과 같은 사전 주의 속성을 사용하여 대비를 높일 수 있습니다.

  • 선(길이, 너비, 방향).
  • 색상(색조, 값, 채도).
  • 그룹화 및 위치.
더 적은 콘텐츠 vs. 더 많은 콘텐츠 차트작성자가 만든 이미지, 2022년 XNUMX월

청중이 "내가 무엇을 보고 있습니까?"라고 묻지 않도록 하십시오.

대조 및 사전 주의 속성으로 그들을 도우십시오.

6. 컨텍스트 추가

컨텍스트는 시각화의 의미를 명확히 하는 또 다른 유형의 "필수 잉크"입니다.

마케터이자 주제 전문가로서 차트가 무엇인지 알고 있습니다.

모든 대시보드를 조사하고 추세와 이상치를 빠르게 식별할 수 있습니다.

고객과 이해 관계자의 경우에는 그렇지 않을 수 있습니다.

귀하의 보고서를 받는 쪽의 사람들은 귀하에게 분명한 두문자어와 약어에 익숙하지 않을 수 있습니다.

다음과 같은 형태로 더 많은 컨텍스트가 필요합니다.

  • 차트 제목 및 설명
  • 철자 및 정의된 두문자어.
  • 주석 및 현미경.

또한 청중은 보고서의 추세와 데이터 변경을 주도하는 요인에 대해 더 잘 이해해야 합니다.

메트릭은 "결과"이지만 "원인"은 무엇입니까?

코로나19가 유료 검색 차트에 미치는 영향작성자가 만든 이미지, 2022년 XNUMX월

내러티브를 찾기 위해 메트릭 자체를 넘어 보세요.

  • 내부 및 외부 힘은 무엇입니까 성능에 기여합니까?
  • 그들이 놓친 배경 이야기 (과거, 계절성, 경쟁, 구매자 선호도)?
  • 현재 및 예상 추세를 감안할 때, 다음에 일어나야 할 일?

마지막으로, 청중이 목표를 설정했더라도 청중이 목표를 알고 있다고 가정하지 마십시오.

이전 기간이 아닌 목표와 실적을 비교하여 도움을 주세요.

결론

'프레젠테이션 젠'의 작가 Garr Reynolds는 다음과 같이 말했습니다.

"…억제, 감소, 강조라는 세 가지 기본 원칙을 기억함으로써 효과적인 차트, 그래프 및 표 디자인의 단순성을 달성할 수 있습니다."

불필요한 것을 제거하고, 남아 있는 문제를 수정하고, 컨텍스트와 의미를 추가하여 차트와 대시보드를 최대한 강력하게 만드십시오.

기타 리소스 :

  • 데이터 시각화를 보다 흥미롭고 효과적으로 만드는 8가지 팁
  • 유료 검색 마케터를 위한 14가지 필수 데이터 스튜디오 시각화 
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주요 이미지: Saklakova/Shutterstock

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